基于直方图均衡化的图像增强.doc

实验二 基于直方图均衡化的图像增强 一．实验目的 1、了解直方图的概念 2、熟悉直方图均衡化的主要用途 3、掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法； 二．实验设备 1、PC机一台；2、软件MATLAB； 三．实验原理 图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法可以在课后自行练习。 直方图是多种空间域处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强。除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为实时图像处理的一个流行工具。 直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程 四．实验内容及步骤 对如图1所示的两幅128×128、256级灰度的数字图像fing_128.img和cell_128.img进行如下处理： 四．实验步骤 1）启动MATLAB程序，编制相应的程序 2）对给定图像做直方图均衡化处理 3）讨论不同的图像内容均衡化后的效果 4）记录和整理实验报告 五．实验报告内容 （1）对原图像进行直方图均衡化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图。 （2）比较异同，并回答为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。 程序：figure; subplot(2,2,1); i=imread(B.gif);% 读入原图像 imshow(i); title(原图像); %给原图像加标题名 subplot(2,2,2); imhist(i);%将原图像直方图显示 title(原图像直方图) ; subplot(2,2,3); T=histeq(i); %对原图像进行直方图均衡化处理 imshow(T);title(直方图均衡化后的图像); subplot(2,2,4); imhist(T); title(均衡变换后的直方图) ; %给均衡化后图像直方图加标 分析：数字图象均衡化后，其直方图并非完全均匀分布，这是因为图象的象素个数和灰度等级均为离散数值，而且均衡化使灰度级并归。因此，均衡化后，其直方图并非完全均匀分布。 六．实验总结 这次实验，将课本知识与Matlab知识相结合，在图片格式的识别上遇到些问题，修正程序后得出了正确的结果。我对直方图均衡化的图像增强有了更深刻的理解。实验发现均衡化后的图像离散化，实验只有自己实践才可以成功。直方图分布稀疏呈非均匀分布。再接再厉，加油！ 显微医学图像cell_128.img 指纹图fing_128.img 图1 实验图像